本文介绍了减少数据库访问次数的方法，包括优化查询逻辑减少读取次数、使用页面缓存和Memcache缓存来降低数据库负担，以及利用static全局缓存对象进一步提高效率。
以下文章非原创。
1. 减少数据库读取
首先我们来看一段代码：
var MyOrderList=new List<MyOrder>();//输出
var mallPayRecordList=DataAccess.MallPayrecorde.GetByPhone(Config.TuanRead, phone);//查询数据库1
foreache(var mallorder in mallPayRecordList)
{
MyOrder Order =new MyOrder ();
Order.MallPayRecorde=mallorder ;
Order.MallProjInfo=DataAccess.MallProjInfo.GetByAId(Config.TuanRead,mallorder.AID);//查询数据库2
Order.PlatinumCardUser=DataAccess.PlatinumCardUser.GetByPid(Config.TuanRead,mallorder.PID);//查询数据库3
MyOrderList.Add(Order);
}
以前觉得这样写很爽，调理清晰。但是老道的程序员一眼就看出了其中是死穴，这段代码查询数据库的次数极不稳定。
分析：
如果有5条订单，就查询 1+2*5=11次。
如果有10条订单，就查询 1+2*10=21次。
如果有100条订单，就查询 1+2*100=201次。
订单一多数据库就死掉了。。。。。
var MyOrderList=new List<MyOrder>();//输出
var mallPayRecordList=DataAccess.MallPayrecorde.GetByPhone(Config.TuanRead, phone);//查询数据库1
var aids=getAids(mallPayRecordList);
var mallProjinfoList=DataAccess.MallProjInfo.GetByAIds(Config.TuanRead,aids);//查询数据库2
var pids=getpids(mallPayRecordList);
var platinumCardUserList=DataAccess.PlatinumCardUser.GetByPids(Config.TuanRead,pids);//查询数据库3
foreache(var mallorder in mallPayRecordList)
{
MyOrder Order =new MyOrder ();
Order.MallPayRecorde=mallorder ;
Order.MallProjInfo=mallProjinfoList.FirstOrDefault(o=>o.ID==mallorder.AID);
Order.PlatinumCardUser=platinumCardUserList.FirstOrDefault(o=>o.ID==mallorder.PID);
MyOrderList.Add(Order);
}
我们在查询前把所有的用的MallProj和platinumCardUserList一次查出来，剩下的就在内存中操作了。优化后，无论用户有多少条订单，只需要3次查询数据库就搞定了。
实际体验：最原始版订单列表接口每次查询要1分钟才会出来，导致app根本无法打开。优化后3s中就打开了。
2. 使用页面缓存
当我们把数据的查询优化到了极致时，发现某些情况下，接口还是扛不住如洪水般用户的访问，该怎么办呢？ 这时候就该用到缓存了。缓存是个很好的东西，最常用的就是页面缓存，使用也很方便，一句话就搞定了。对于访问量很大，但是数据不要求实时性很高的页面，我们可以用下面语句设置页面缓存。
[OutputCache(Duration = 3600, VaryByParam = "*")]
页面输出缓存，非常高效，使用方便，真是居家旅行码农必备。
效果体验：一个接口正常打开需要5s中，当设置好30分钟缓存后，第一个打开还是需要5s中，但是剩下的30分钟会在毫秒之间闪电加载，无需等待。
但是它依然有它的短板所在，例如
1.只能对整个页面加缓存，当某个页面大部分内容没有更新，而小部分内容需要实时刷新时就不好使了。
2 有负载均衡的多台服务器，每台服务器用的缓存周期可能是不一样的。当我们更新了某个数据时，有的服务器更新了，有的还没更新。
当页面缓存江郎才尽时，就该真正的高手Memcache登场了，请往下看：
3. Memcache缓存
memcache是一套分布式的高速缓存系统，由LiveJournal的Brad Fitzpatrick开发，但目前被许多网站使用以提升网站的访问速度，尤其对于一些大型的、需要频繁访问数据库的网站访问速度提升效果十分显著[1] 。这是一套开放源代码软件，以BSD license授权发布。
M非常强大，它可以以键值对的形式存储各种符合要求的对象，并设置超时时间，有了它再也不用担心页面超时了。
使用方法如下：
string cacheName = Verify.GetMd5String("GetRedBagTableByCity" + city);
var redBagListByCity = SFCCache.Get(cacheName) as DataTable;//获取缓存
if (redBagListByCity == null || redBagListByCity.Rows.Count < 1)
{
redBagListByCity = ProjBuTieRules.GetRedBagListByCity(Config.ConnectionString_tuan_Read, min.City);
SFCCache.Set(cacheName, redBagListByCity, DateTime.Now.AddMinutes(30));//加入缓存
}
M相对于页面缓存可以多台服务器共用一套缓存，更加灵活可以以在你需要的时候拿来就用，而不用像页面缓存一样要通盘考虑是不是所有的内容都可以缓存。
使用Memcache注意事项：
1. 必须是可序列化的自定义对象，才能缓存
2. Datatable缓存时必须有name
3.默认最大只能存储1M数据，再大了需要配置
4. static全局缓存对象(摸索体验中，尚不成熟)
使用页面缓存或者是Memcache可以大大减少数据库重复调用，可以大大加快接口速度，但是第一次的数据查询还是无法避免的。例如楼盘详情，全国有2W个在执行楼盘，这2w个楼盘详情每一个页面在加载时，第一次读库还是无法避免的。
那么有没有一种办法，可以再一次减少数据库访问呢？这就是我们要介绍的static全局缓存对象。
我们构建一个static的数组，把那些不常改变的值放到全局静态对象里面，当程序任何一个地方要用时可以直接拿来就用，而不用在去查数据，这样数据读取一次就可以一直在有效期内复用了。
public class StaticCacheData
{
private static readonly Dictionary<string, object> cacheDictionary = new Dictionary<string, object>();
/// <summary>
/// 更新静态缓存 jsxu 2016-4-27 19:42:30
/// </summary>
/// <param name="key"></param>
/// <param name="value"></param>
public static void Set(string key, object value)
{
if (cacheDictionary.ContainsKey(key))
{
cacheDictionary[key] = value;
}
else
{
if(cacheDictionary.Keys.Count>1000)
{
//存储太多了，清空一下过期的
cacheDictionary.Clear();
}
cacheDictionary.Add(key,value);
}
}
/// <summary>
/// 读取静态缓存 jsxu 2016-4-27 19:42:36
/// </summary>
/// <typeparam name="T"></typeparam>
/// <param name="key"></param>
/// <returns></returns>
public static T Get<T>(string key)
{
if (cacheDictionary.ContainsKey(key))
{
return (T) cacheDictionary[key];
}
return default(T);
}
/// <summary>
/// 设置缓存key jsxu 2016-4-27 19:42:40
/// </summary>
/// <param name="key">key</param>
/// <param name="minites">有效期分钟</param>
/// <returns></returns>
public static string GetKey(string key, int minites)
{
TimeSpan tspan = DateTime.Now - DateTime.Parse("2000-01-01");
return DateTime.Now.ToString("yyyyMMdd")+"_"+ Verify.GetMd5String(key)+"_"+ (int)(tspan.TotalMinutes/minites);
}
}
public static List<DirectSellingProjEntity> GetDirectSellingProjList(string databaseConnectionString)
{
string sql = dspDao.SelectAll + " where starttime<getdate() and endtime>getdate() ";
string cachekey = StaticCacheData.GetKey(sql, 30);
List<DirectSellingProjEntity> list = StaticCacheData.Get<List<DirectSellingProjEntity>>(cachekey);//静态存储
if (null == list || list.Count < 1)
{
list = new List<DirectSellingProjEntity>();
DataTable table = DbHelper.Query(databaseConnectionString, sql);
foreach (DataRow row in table.Rows)
{
DirectSellingProjEntity entity = new DirectSellingProjEntity();
dspDao.SetBean(row, entity);
list.Add(entity);
}
StaticCacheData.Set(cachekey,list);
}
return list;
}
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